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Enregistrement W2279145249 · doi:10.1111/japp.12181

Connecting Applied and Theoretical Bayesian Epistemology: Data Relevance, Pragmatics, and the Legal Case of Sally Clark

2016· article· en· W2279145249 sur OpenAlexaff
Matthew J. Barker

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Philosophy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBayesian Modeling and Causal Inference
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelevance (law)RationalityPragmaticsEpistemologyInferenceBayesian probabilitySociologyPsychologyPhilosophyComputer scienceLawLinguisticsArtificial intelligencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this article applied and theoretical epistemologies benefit each other in a study of the British legal case of R. vs. Clark. Clark's first infant died at 11 weeks of age, in December 1996. About a year later, Clark had a second child. After that child died at eight weeks of age, Clark was tried for murdering both infants. Statisticians and philosophers have disputed how to apply Bayesian analyses to this case, and thereby arrived at different judgments about it. By dwelling on this applied case, I make theoretical gains: clarifying and defending pragmatic principles of inference that are important for estimating key probabilities in a range of cases. Then, partly by drawing on such principles, and uncovering overlooked data on post‐partum psychosis, I make applied gains: improving the rationality of judgments about the Sally Clark case in particular, judgments important to future similar cases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,151
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,151
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0100,068
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0070,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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